Generalmente si intende un Progetto BI come la predisposizione di un insieme di report con tabelle e grafici di vario tipo che rappresentano le informazioni che l’azienda vuole analizzare.
Ma un Progetto BI è molto di più, se lo si conduce e interpreta nella sua completa potenzialità.
Un Progetto di BI inizia a dare i suoi frutti in ciascuna delle sue fasi, ancor prima di realizzare il primo Report.
In ciascuna Fase, in particolare nelle prime fasi di definizione degli obiettivi di Analisi e di Verifica dei relativi Dati disponibili:
- stimola l’azienda a porsi delle domande e a chiarire ciò che è importante e cosa vuole raggiungere;
- stimola l’azienda a dare un chiaro perimetro al suo Business e a rappresentarlo in modo logico e strutturato;
- promuove la definizione di un linguaggio comune che facilita l’omogeneità di comprensione durante il dialogo tra i diversi attori dell’azienda stessa.
Questo processo chiarificatore di autoconsapevolezza e di omogeneizzazione del Linguaggio è un valore aggiunto importantissimo che l’azienda può trarre.
Da queste prime fasi dipende moltissimo il valore che assumono le successive informazioni che vengono rappresentate nelle Tabelle e Grafici dei Report di Analisi.
In un buon progetto, l’analista trascorre almeno la metà del tempo assieme all’azienda per approfondire una serie di aspetti.
Ed è proprio questa fase che l’articolo vuole affrontare.
I DATI dell’azienda
La Business Intelligence opera sulle Informazioni dell’azienda ed è in grado di creare nuove Informazioni.
Tali informazioni provengono dai Dati presenti in azienda, che vengono trattati, combinati, elaborati per produrre un elemento utile, cioè appunto una Informazione.
I Dati restano quindi la fonte, ed è per questo che, come prima cosa, dobbiamo iniziare a esaminare questo aspetto.
Oggi le aziende dispongono di una mole sempre crescente di dati per l’effetto di:
- Informatizzazione dei Processi,
- Disponibilità di collegamenti sempre più veloci
- Facilità di reperimento
Ma tutti questi dati corrispondono ad altrettante informazioni?
Dobbiamo sempre tenere presente che la gestione di ciascun dato ha un costo dovuto a una serie di fattori, tra cui:
- digitazione e controllo o elaborazione
- memorizzazione su dispositivi
- protezione
- backup
- altro…
Il dato è utile all’azienda solo se trasformato in informazione, cioè comunica qualcosa di utile o necessario per il Business.
I Dati SIGNIFICATIVI
Quali sono i dati Significativi?
Questo è un aspetto molto importante che l’azienda deve chiarire con se stessa.
- Sapere con precisione di quali informazioni ha bisogno per una ottimale gestione del Business.
- Sapere, di queste, quante ne ha già disponibili e quante non ancora.
- Saper decidere, a fronte di un nuovo tipo di dato che arriva, se esso deve continuare a essere gestito e quale potenziale informazione è in grado di comunicare.
I Dati Significativi sono quelli che conducono a informazioni utili.
Tutti questi sono aspetti molto importanti da curare, in quanto sono proprio queste informazioni che danno una marcia in più nella gestione aziendale.
Le informazioni utili permettono di prendere decisioni tempestive e affidabili.
I Dati AFFIDABILI
L’affidabilità del Dato è determinante.
Le informazioni UTILI si basano su Dati AFFIDABILI.
Basare le analisi e prendere decisioni a partire da Informazioni generate da Dati non coerenti, può condurre inesorabilmente a decisioni o anche solo deduzioni e indirizzamenti errati. Come fare affermazioni a partire da presupposti non corretti. Talvolta, in particolare per i nuovi dati, possono nascere delle incongruenze specialmente quando essi vengono aggiunti in diversi momenti storici
Alcuni Esempi:
- nuovi dati vengono chiamati in un modo diverso rispetto a dati già presenti, pur rappresentando lo stesso concetto o fenomeno;
- al contrario, dati che rappresentano concetti diversi vengono chiamati allo stesso modo;
- lo stesso dato è duplicato su più archivi con il rischio di disallineamento e di confusione su quale sia quello da considerare.
Interazione Utente
“Errare humanum est, perseverare autem diabolicum”
Talvolta l’interazione utente con il dato introduce delle anomalie.
Questo è normale, chiunque può sbagliare; il tema è come porvi rimedio.
Le cause possono essere varie:
- distrazione di chi agisce -> valutare il collaboratore e necessità formative
- fretta di chi agisce -> valutare l’organizzazione del lavoro
- mancanza di chiarezza dell’interfaccia -> valutare formazione o adeguamento
- errori applicativi per determinate combinazioni di valori -> da correggere
- mancanza di opportuni controlli di coerenza di quanto inserito -> da introdurre
Per tutte queste cause si possono mettere in campo delle azioni correttive per evitare di perseverare nell’errore.
Tuttavia, il primo passo è quello di individuare che l’anomalia esiste.
Durante la fase di analisi dei dati disponibili emergono una serie di domande e osservazioni che ne evidenziano la presenza.
Percentuale di AFFIDABILITÀ del Dato
Un tipo di Dato giusto al 95% è un dato errato.
Talvolta si sente dire: il saldo del magazzino è giusto al 90%. Bene, tuttavia se non è noto esattamente quale sia quel 10% errato è come se tutto fosse errato.
Potrebbe essere che tale percentuale sia ben individuata e che sia accettabile per l’azienda e per il tipo e caratteristiche del Processo.
Ma se così non fosse, potrebbe portare a varie conseguenze come:
- date di consegna non rispettate per mancanza giacenza
- errata pianificazione produttiva in quanto non noto esattamente quanto già disponibile
- mancata evidenziazione di ammanchi
- valorizzazione della giacenza errata
- e altro ancora.
Sarebbe come dire che la qualità del prodotto è corretta al 95% senza conoscere quale sia il 5% di prodotto con qualità scadente.
Non si potrebbe garantire la qualità di quanto consegnato al cliente e non potrebbero essere messe in campo azioni correttive specifiche che colpiscano le cause della mancanza di qualità.
Le Informazioni UTILI
Adesso che abbiamo Dati significativi e affidabili, secondo i criteri precedentemente esposti, possiamo da essi ottenere Informazioni Utili.
I FATTI e le DIMENSIONI
Le informazioni disponibili possono essere catalogate secondo due grandi famiglie:
1 – Cosa si vuole misurare
È importante individuare quali tipi di misurazione di parametri del Business “comunicano qualcosa di importante” e che quindi è importante tenere sotto controllo. Questi tipi di informazione vengono dette FATTI.
Esempi possono essere:
- Valori, Volumi e Profittabilità di Vendita e Resi
- Clienti nuovi e persi
- Efficienza produttiva e Qualità del Prodotto
- Numero di Visite su Siti e Social
- Prospect con conversione a Cliente
- Nuovi Prodotti creati
- Andamento delle giacenze
- Grado di raggiungimento degli obiettivi di Business
- e altre esigenze di misurazione specifiche di Business.
2 – Da quale punto di vista e secondo quali aggregazioni si vogliono valutare i fatti
Il punto di vista è quello che permette di valutare un fenomeno visto da una determinata angolatura e un determinato livello di aggregazione.
Questi tipi di informazioni vengono dette DIMENSIONI
Esempi possono essere:
- Cliente e possibili aggregazioni secondo le sue caratteristiche
- Aree Geografiche in cui è suddiviso il mercato con granularità specifica per il Business
- Prodotto e aggregazioni secondo le sue caratteristiche
- Linea del Tempo con Anni, Trimestri, Mesi, …
- Centri di Distribuzione, Magazzini, Plant e Reparti produttivi
- Fornitori e aggregazioni per Caratteristiche
- Dipendenti e aggregazioni per Caratteristiche
- e una serie di altri elementi tipici del Business
Informazioni Condivise
È molto importante l’esistenza di un Sistema di Informazioni utili che sia condiviso nella forma e nella semantica, nel significato inteso e nella interpretazione.
Spesso capita che in riunione di management, specialmente in quelle dove sono presenti diverse funzioni aziendali, si arrivi con report diversi per lo stesso tema o anche con lo stesso report filtrato in modo diverso.
Ognuno, cioè, arriva con la propria interpretazione della realtà, anzichè con l'”interpretazione aziendale” di essa. Ne nascono infinite discussioni, piene di distinguo e di “considerando che…”, che spesso terminano piuttosto infruttuose e con carenza di conclusioni comuni. In tal modo diventa difficoltoso arrivare a prendere decisioni aziendali comuni e condivise.
L’azienda dovrebbe quindi assicurarsi di avere per ciascun tema un set di report di formato, interpretazione e valore trasversale attorno a cui:
- discutere,
- valutare ipotesi,
- fare proiezioni,
- raffrontare scenari diversi,
- determinare e confrontare perimetri di informazioni analoghe,
- prendere decisioni,
- fissare gli obiettivi tempificati,
- valutarne il grado di raggiungimento.
Il linguaggio comune aziendale è la base per dialogare e intendersi
L’importanza della aggregazione
Raramente guardare una intera “lenzuolata” di dati, andando a spulciare ciascun dettaglio uno ad uno, permette di cogliere le caratteristiche e l’andamento di un fenomeno.
Molto meglio:
- guardare ciascun fenomeno dall’alto,
- scendere e approfondire quando serve,
- spostarsi e raffrontare insiemi analoghi.
Prendiamo un esempio generico: vogliamo analizzare il PIL dell’Italia.
Sarebbe poco proficuo vedere come sta andando ciascuna singola azienda per capirne l’andamento. Quindi lo si considera nel suo complesso e supponiamo ne esca una percentuale di aumento positiva. Abbiamo fatto una prima macro-aggregazione di tutte le aziende.
Come passo successivo:
- raffrontiamo questo valore con l’obiettivo
- valutiamo l’andamento negli ultimi mesi
- proiettiamo tale andamento con l’aiuto di serie storiche per ipotizzare i prossimi mesi e la chiusura dell’anno
- confrontiamo con periodi precedenti.
Tuttavia, questo non è sufficiente per comprendere appieno il fenomeno. Potrebbe essere che il PIL nel suo complesso presenti un valore positivo ma che, ad esempio, non lo sia per tutte le aziende.
Cosa facciamo quindi? Torniamo a spulciarci ciascuna singola azienda?
Questo modo di procedere, oltre a essere estremamente inefficiente, non evidenzierebbe alcuna similitudine tra aziende che vanno bene e neppure tra aziende che vanno male, proprio perché le considereremmo sequenzialmente e separatamente una ad una.
Molto meglio valutare ad esempio i parametri sopra specificati per:
- Regione
- Dimensione azienda
- Tipo di Business
- vari altri aspetti.
Abbiamo catalogato le aziende secondo diverse sotto-aggregazioni rispetto all’aggregazione principale “Totale PIL”.
Queste aggregazioni e sotto-aggregazioni possono poi, in qualche caso, essere messe in ordine gerarchico ove alcune di esse costituiscano i sottoinsiemi distinti dell’insieme principale.
In tal modo possiamo evidenziare se una o più delle sotto-aggregazioni presenta un valore negativo. Si può così andare a fondo primariamente su queste in quanto rappresentano delle macro-anomalie.
Si può cercare di capire quali sono gli aspetti determinanti per cui quella sotto-aggregazione nel suo complesso non stia performando bene.
Quindi per poter condurre una buona analisi è determinante che l’azienda sia in grado di:
- assegnare alle proprie dimensioni di dettaglio una serie di categorizzazioni che permettano aggregazioni omogenee
- stabilire delle gerarchie tra categorizzazioni ove possibile
- determinare indicatori per una buona, media o insoddisfacente performance rispetto ai quali valutare le aggregazioni.
Affrontiamo con determinazione gli aspetti più importanti e non anneghiamo le nostre discussioni ed energie decisionali su casi di dettaglio singoli e particolari.
Pareto
A questo proposito, è importante tenere presente il famoso principio di Pareto, anch’esso stimolante verso una visione generale e aggregata: l’80-20.
I Casi particolari
Anche i casi particolari emergono dall’analisi per aggregazione, in quanto sono gli elementi fuori dal “gregge aggregato”.
Capire i casi particolari e soprattutto determinare se vale la pena spenderci energie valutative, può essere fatto con sessioni apposite, spesso con una platea di partecipanti diversa rispetto a quella delle analisi aziendali e con strumenti e tipi di analisi ad hoc.
Report per Funzione aziendale
Un altro set può essere predisposto per l’analisi specifica che la singola funzione fa al proprio interno, per valutare l’andamento della propria azione e predisporre misure correttive e di miglioramento. Questo set può avere anche un diverso livello di dettaglio con linguaggio comune, questa volta, all’interno della funzione e coerente con le linee e gli obiettivi tracciati a livello azienda.
Lo possiamo considerare come la traduzione in linguaggio di funzione di quanto stabilito in linguaggio azienda.
Conclusione
Alla fine di un progetto BI, condotto secondo i criteri sopra esposti, l’azienda ha compiuto un profondo percorso introspettivo, ha chiarito i suoi obiettivi e come misurarli, ha sviluppato vari set di Report condivisi, ciascuno con un prestabilito livello di dettaglio e un tipo di linguaggio comune adatto ai vari livelli di scopo di utilizzo.
Gli attori coinvolti nel progetto nelle varie fasi sono trasversali alle varie funzioni aziendali:
- la DG o l’AD per la chiarificazione degli obiettivi di Business e, per ciascuno di essi, di quali criteri sono usati in termini di indici di prestazione;
- l’Amministrazione, Finanza e Controllo per evidenziare i vari elementi che determinano la Redditività del Cliente e la Produttività dell’azienda, ivi compresa la parte dei Costi;
- il Comitato Direttivo multifunzione per i criteri di categorizzazione di Clienti, Prodotti, Fornitori e delle altre dimensioni importanti;
- i Direttori di ciascuna Funzione per la determinazione delle evidenziazioni che permettano di comprendere l’allineamento delle prestazioni della singola funzione con gli obiettivi aziendali come sopra definiti;
- una rappresentanza degli Utilizzatori finali per la determinazione di criteri di utilizzo e di interfaccia utente, oltre che per la relativa formazione.
Durante la durata del processo vi è un affiancamento continuo del Data Analyst per la raccolta e l’analisi delle esigenze e per una visione complessiva sull’andamento.
Tecnicamente viene coinvolta a vari livelli la funzione Sistemi Informativi interna, se presente, o la società esterna che gestisce in particolare il sistema ERP dell’azienda, per la verifica della qualità e completezza dei dati necessari all’ottenimento delle informazioni utili.
Parallelamente lo specialista per la realizzazione dei Report che, in qualche caso, può corrispondere al Data Analyst.
Come Lead Time di progetto, per una completa realizzazione secondo i requisiti e concetti sopra espressi, esso dipende molto da quanto le idee sono già chiare in azienda e dalla qualità e completezza dei dati o, al contrario dalla necessità di un benefico processo di chiarificazione interna. Questa parte in alcuni casi potrebbe richiedere anche mesi.
Sono infatti i due aspetti appena menzionati quelli che richiedono un investimento di tempo maggiore nell’economia del progetto.
La realizzazione dei Report è “solo” un mettere in campo quanto si è stabilito e possiamo stimare che, conclusi i passi precedenti, già dopo un mese, un primo set di report può essere verificato e rilasciato con relativa formazione utente e schedulazione dell’aggiornamento dati.
L’indicazione è quella di procedere per gradi nella copertura delle informazioni di Business, partendo prima dai Touch-point dei Clienti, specialmente in un’epoca come l’attuale in cui sono i bisogni dei clienti a dare un forte contributo nella definizione degli obiettivi di Business e del Decision Making. A seguire tutti gli altri aspetti che ne derivano.
Il procedere per fasi permette di iniziare più rapidamente ad avere un ritorno di risultati dal Progetto.
